How LiDAR is transforming the world
來源：网易科技
在人工智慧的幫助下，科技公司向環保組織提供更為精確的高解析度地圖，為環保決策提供更為詳細的最新資訊，從而達到保護環境和預防自然災害的目的。2018 年 5 月 27 日美國馬里蘭州埃利科特市一場暴雨襲來，在不到 3 小時的時間裡，降水量超過 6 英吋，造成一人死亡。
主要街道變成了急流，汽車像水中的橡皮鴨一樣漂浮不定。國家氣象局將這種暴雨的概率稱為千年一遇，然而，「這是過去三年中第二次發生這種情況，」環境保護組織切薩皮克保護協會保護技術主任傑夫艾倫比(Jeff Allenby)如是指出。
埃利科特市發洪水並不是什麼新鮮事，這裡有兩條支流與帕塔普斯科河匯合。但艾倫比表示，隨著開發項目覆蓋了曾經是「森林天然海綿」的土地、山坡和草坪，洪水變得越來越嚴重。就在 5 月 27 日洪水發生的幾天前，美國國土安全部根據其 2016 年的洪水發生情況，選擇了埃利科特市開展試點項目，透過自動感測器為居民提供更好的洪水預警。
最近，艾倫比開發了另一種工具來幫助預測，計劃和應對突如其來的洪水：這是一張獨一無二的高高解析度地圖，顯示出地面建築物，人行道，樹木和草坪等資訊數據 —— 這張地圖涵蓋了從紐約州北部，到弗吉尼亞州南部 10 萬平方英里區域，一直延伸至切薩皮克灣。
在人工智慧的幫助下，航拍圖像生成地圖，能夠顯示的物體小至 3 平方英尺，比洪災預測著以前使用的地圖精確約 1,000 倍。為了理解這種差異，你想像一下，此前就是試圖在擁擠的城市街道上，使用只能顯示沃爾瑪超市大小的地圖，來辨識 Uber 司機。
在人工智慧的幫助下，航拍圖像生成地圖，能夠顯示的物體小至 3 平方英尺，比洪災預測著以前使用的地圖精確約 1,000 倍。為了理解這種差異，你想像一下，此前就是試圖在擁擠的城市街道上，使用只能顯示沃爾瑪超市大小的地圖，來辨識 Uber 司機。
在微軟和佛蒙特大學的幫助下，繪製這張地圖耗時一年，耗資 350 萬美元。艾倫比的團隊仔細研究航拍圖像，道路圖和分區圖，以建立規則，分類對象和清楚錯誤。 「一旦我們完成了第一個數據集，」艾倫比說，「每個人都開始問，你打算什麼時候再做一次？」從而保持地圖持續更新。
這多虧了人工智慧。微軟幫助艾倫比的團隊，訓練其人工智慧來自動辨識物體。即使擁有強大的數據集，訓練算法並不容易。這項工作需要定期進行「像素窺視」 —— 手動放大對象以驗證和修改機器的辨識結果。透過多次訓練，該算法提高了辨識水道、樹木、田野、道路和建築物的能力。
隨著相關新數據的出現，切薩皮克保護協會計劃使用人工智慧來更新地圖，比最初耗費數百萬美元的勞動密集型工作更頻繁、更容易。
隨著相關新數據的出現，切薩皮克保護協會計劃使用人工智慧來更新地圖，比最初耗費數百萬美元的勞動密集型工作更頻繁、更容易。
馬里蘭州埃利科特市附近的一幅土地開發地圖，是在人工智慧(左)的幫助下生成的，比它的前身(右)提供了更多的細節。
現在，微軟正在向更多人提供這一工具。只需花上 42 美元，任何人都可以透過微軟的 AI for Earth 平台運行 2 億張航拍圖像，並在 10 分鐘內生成關於整個美國的高解析度地圖。當然，在美國的其他地方，由於人工智慧算法沒有在當地條件下進行訓練，結果就沒有那麼精確 —— 一棵紅木樹或仙人掌看起來，就像柳樹或橡樹。
對於一個痴迷於地理位置，和地圖服務的社會來說 —— 現實世界每天都在數位世界中展開 —— 這一成就似乎並不具有開創性的意義。而現在，特別對於非盈利組織的環境目的來說，高解析度數據和人工智慧更具有成本效益。隨著微軟的倡導，人工智慧在全球即將成為商品。
艾倫比說，在設計雨水管理系統時，最新的詳細資訊非常重要。他說：「用人工智慧的力量觀察這些系統，可以顯示出何時會出現洪水」。位於埃利科特市的非營利組織「流域保護中心」在 2001 年的一項研究報告中指出，當 10% 的自然土地得到開發時，河流的健康狀況就會下降，並開始失去控制徑流的能力。如果開發的自然土地達到 20%，徑流量與未開發的土地相比會增加一倍。艾倫比指出，埃利科特城的鋪砌表面和建築物佔地面積，近年來已經達到了 19%。
艾倫比說，更詳細的地圖將使規劃人員，能夠跟上土地利用的變化，並規劃可以容納更多水量的排水系統。最終，當新開發項目有可能威脅到暴雨管理能力時，該地圖的警報系統將提供「實時儀表板」和自動警報。
華盛頓特區的城市林業局利用新的地圖，透過在該地區搜尋沒有樹木覆蓋的地區，來確定植樹位置。今年早些時候，切薩皮克保護協會開始與愛荷華州和亞利桑那州的保護組織合作，開發針對當地景觀的算法訓練集。
華盛頓特區的城市林業局利用新的地圖，透過在該地區搜尋沒有樹木覆蓋的地區，來確定植樹位置。今年早些時候，切薩皮克保護協會開始與愛荷華州和亞利桑那州的保護組織合作，開發針對當地景觀的算法訓練集。
高解析度成像和感測器技術、人工智慧以及雲端運算的結合，使環保人士能夠更深入地瞭解地球的健康狀況。其結果是近乎實時地讀出地球的生命體徵，每當環境出現惡化時，就會發出警報。
世界各地的其他人也在應用這些技術。全球森林觀察(GFW)是由世界資源研究所成立的一個保護組織，該組織在 2016 年開始提供每月和每周的森林砍伐警報，該警報由 Orbital Insight 開發的人工智慧算法提供支持。
根據該組織的網站，該算法分析衛星圖像，當它被刷新時，就會檢測出「可能表明即將發生的森林砍伐的模式」。使用 GFW 的行動應用 APP，森林觀察者、志願者和森林護林員就會前往警告現場，驗證諸如印度尼西亞 Leuser 生態系統等地方發出的自動警報，該生態系統自稱為「地球上最後一個在野外發現猩猩、犀牛、大象和老虎的地方」。
根據該組織的網站，該算法分析衛星圖像，當它被刷新時，就會檢測出「可能表明即將發生的森林砍伐的模式」。使用 GFW 的行動應用 APP，森林觀察者、志願者和森林護林員就會前往警告現場，驗證諸如印度尼西亞 Leuser 生態系統等地方發出的自動警報，該生態系統自稱為「地球上最後一個在野外發現猩猩、犀牛、大象和老虎的地方」。
新的保護方法也在向海洋拓展。 6 月 4 日，保羅艾倫慈善基金會與卡內基科學研究所、昆士蘭大學、夏威夷海洋生物學研究所以及私人衛星公司 Planet 合作，在 2020 年之前繪製了涵蓋世界上所有珊瑚礁的地圖。正如 Planet 副總裁安德魯佐利(Andrew Zolli)解釋的那樣：這時「歷史上第一次」，新工具達到了「從地球層面解決問題的水準」。
截至 2017 年底，Planet 已經佈署了近 200 顆衛星，在全球形成一條鏈路，每天將整個地球的衛星圖像壓縮至 3 米解析度。每天都有數萬億像素生成，如果沒有訓練有素的人工智慧算法來解釋它們，它們永遠不會轉化為有用的地圖。該合作夥伴關係利用了卡內基研究所的電腦視覺工具，和昆士蘭大學的當環境數據，其中包括珊瑚、藻類、沙子和岩石的資訊。
「今天，我們還不知道全球珊瑚白化事件的確切地理位置，速度和頻率，」卡內基全球生態系科學家格里格阿斯納(Greg Asner)解釋道。
根據已知情況，科學家們預測，到 2050 年世界上 90% 以上的珊瑚礁將會滅絕，而這些珊瑚礁包含著 25% 的海洋生物。保羅艾倫慈善基金會環境影響主管勞倫凱克姆(Lauren Kickham)預計，這一合作關係，將使人們清楚地看到全球的珊瑚礁危機，使科學家能夠每天跟蹤珊瑚礁的健康狀況。
根據已知情況，科學家們預測，到 2050 年世界上 90% 以上的珊瑚礁將會滅絕，而這些珊瑚礁包含著 25% 的海洋生物。保羅艾倫慈善基金會環境影響主管勞倫凱克姆(Lauren Kickham)預計，這一合作關係，將使人們清楚地看到全球的珊瑚礁危機，使科學家能夠每天跟蹤珊瑚礁的健康狀況。
在另一項與 Planet 和卡內基研究所合作的珊瑚礁項目中，自然保護協會正在利用卡內基的電腦視覺人工智慧，開發了一幅關於加勒比海盆地淺水區的高解析度地圖。
「透過瞭解這些系統如何生存，以及它們如何適應環境，也許不是我們這一代，但也許是下一代，將能夠將曾經的珊瑚礁找回來，」自然保護協會加勒比海珊瑚礁項目負責人路易斯索羅扎諾(Luis Solorzano)說。
繪圖服務對保護來說並不陌生。地理資訊系統多年來，一直是保護工具中的主要內容，透過提供交互式地圖，從而促進環境監測，監管執法和保護規劃。但是，繪圖服務的品質取決於底層數據，而獲取和維護品質更高的原始數據，對於環保組織來說可能過於昂貴。因此，許多自然保護主義者採用了免費提供的服務，例如美國地質調查局提供的 30 米解析度圖像。
埃利科特城和切薩皮克河流域，展示了人類應對氣候變化的挑戰，以及人類活動對環境的影響。自 20 世紀 50 年代以來，海灣的牡蠣礁已經減少了 80%。
生物學家在 20 世紀 70 年代就在切薩皮克灣發現了地球上第一個海洋死亡區。藍蟹數量在 20 世紀 90 年代急劇下降。
自 1895 年以來，海平面上升了一英尺多，根據 2017 年國家海洋和大氣管理局(NOAA)的報告，到本世紀末，海平面可能會上升 6 英尺。
生物學家在 20 世紀 70 年代就在切薩皮克灣發現了地球上第一個海洋死亡區。藍蟹數量在 20 世紀 90 年代急劇下降。
自 1895 年以來，海平面上升了一英尺多，根據 2017 年國家海洋和大氣管理局(NOAA)的報告，到本世紀末，海平面可能會上升 6 英尺。
艾倫比於 2012 年加入切薩皮克保護協會，當時科技公司提供來一筆資金，用於探索技術如何幫助保護環境。艾倫比想辦法利用技術，來來幫助土地管理者(就像埃利科特市的那些人一樣)，改進聯邦應急管理局曾用於洪水防範的 30 米解析度航拍圖像。
2015 年，艾倫比與佛蒙特大學聯繫，在一個更大項目上尋找合作夥伴。而後者是全國公認的製作縣級高解析度地圖的專家。他們在 2016 年從州和地方政府財團，以及非營利組織獲得資金。在為期一年的努力中，涉及到整合來自航拍地圖，路線圖和分區圖表等不同來源的數據。
隨著數據集匯集在一起，一名保護委員會成員將 Allenby 介紹給了微軟，後者急於展示如何利用其人工智慧，和雲計算來支持環境保護事業。
隨著數據集匯集在一起，一名保護委員會成員將 Allenby 介紹給了微軟，後者急於展示如何利用其人工智慧，和雲計算來支持環境保護事業。
「我們在看到瞭解有關地球健康狀況的基本資訊方面遠遠落後，而看到這種能力的缺失是我人生中的挫折，」微軟負責地球人工智慧的首席環境科學家盧卡斯喬帕(Lucas Joppa)表示，「並且我也看到，那些在一線解決環境可持續性等問題的人，往往身處資源最少的組織中，卻無法利用現有的技術。」
然而，最終的問題是，這些由人工智慧驅動的地圖，所提供的診斷是否能夠及時起效，從而幫助解決人類造成的環境問題。
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